from sklearn.cluster import KMeans

# 假设 passenger_data 是你的乘客数据的 DataFrame，需要根据实际情况调整特征选择和数据预处理的步骤
# 以下代码是一个示例，实际情况中可能需要根据数据情况进行调整

# 选择用于聚类的特征
features = ['pclass', 'age', 'fare']

# 处理缺失值，数值化类别变量等
# 这里假设使用均值填充缺失值
passenger_data.fillna(passenger_data.mean(), inplace=True)

# 对类别变量进行编码，这里假设使用独热编码
passenger_data = pd.get_dummies(passenger_data, columns=['sex', 'embarked', 'who'])

# 标准化数据
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
passenger_data[features] = scaler.fit_transform(passenger_data[features])

# 使用K均值聚类算法
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=42)  # 假设要将数据分成两个簇，可以根据实际情况调整簇的数量
kmeans.fit(passenger_data[features])

# 找出与 Rose 具有相似特征的乘客数据
rose_cluster = kmeans.predict(rose_data)  # 假设 rose_data 是 Rose 的数据
similar_passengers = passenger_data[kmeans.labels_ == rose_cluster]
